环渤海地区GPS台站时间序列分析

环渤海区域环境和气候复杂多变,随着地区和区域的不同,地质、地貌间的差异较大。探究该地区GPS台站时间序列的变化规律和台站的主要噪声类型、频谱规律显得尤为重要。本文基于该区域内所积累的连续数年运行的GPS测站数据,采用GAMIT/GLOBK软件进行解算和平差,获得每一个台站的坐标时间序列,并使用Lomb周期图法分析了该区域台站的频谱特性和周期特性。最后通过对频率和功率谱线性拟合分析研究了台站的噪声类型。此方法对台站时间序列去除噪声和进一步研究测站的运动规律提供了理论依据。

一个新混沌系统

构造了一个不同于经典的Lorenz系统、Chen系统和Lü系统的三维连续自治混沌系统,利用理论分析和相图、时间响应图、Lyapunov指数谱和分岔图等非线性动力学分析方法,研究了新混沌系统的一些基本动力学特性.分析结果表明,系统是耗散的,存在两个不稳定平衡点,轨线是有界的.当参数变化时该混沌系统表现出丰富的动力学行为.

滚动轴承早期故障智能诊断方法

滚动轴承的早期故障特征微弱,针对该问题,提出了一种信号包络时频变换卷积神经网络(CNN)故障诊断方法,以实现滚动轴承早期故障诊断。实验结果表明,所提方法不仅减少了训练数据,还具有较高的准确率和稳定性。

一个新的三维混沌系统

为了研究混沌系统的性质及其应用,构造了一个不同于经典的Lorenz系统、Chen系统和Lü系统的三维连续自治混沌系统,利用理论分析和数值模拟方法,研究了新混沌系统的一些基本动力学特性.分析结果表明,当参数变化时该混沌系统表现出丰富的动力学行为.

基于改进VGG16的超短波时频谱图分类方法

现代战场电磁环境日益复杂,战术通信网台主要集中在超短波频段;而未来的技术侦察对智能化、大数据处理的支撑需求越来越强烈;为实现超短波盲信号的分类,提出了一种将盲信号的时频谱图与优化后VGG16网络相结合的分类方法;该方法首先将电磁战场中实际采集到的超短波盲信号转换为时频谱图,然后通过迁移学习将其与优化后的VGG16卷积神经网络结合起来,并将空洞卷积引入网络,完成了对超短波盲信号的分类;实验结果表明,优化后的VGG16网络比原网络有更高的识别准确率,达到了93.1%;当将空洞卷积引入到优化后的VGG16网络的第7层和第10层时,识别率达到最高为92.2%,学习时间减少了34.1%,大大减少了模型的训练时长,验证了空洞卷积在超短波盲信号分类识别上的有效性。

基于水下目标线谱特征的运动参数估计方法

为了提高水下目标运动参数解算的准确率,对目标水声信号进行了时频分析,提取了目标线谱特征,建立了基于多普勒频移效应的观测方程,并通过求解超定方程组对目标运动参数进行估计。首先,分析了短时傅里叶变换(STFT)、魏格纳-威尔分布(WVD)和希尔伯特-黄变换(HHT)的适用条件;然后,提出了时频图灰度变换、滤波降噪、边缘检测和Radon变换等线谱提取方法步骤;最后,根据实测数据对目标运动参数估计模型进行了微调,提升了目标速度参数估计的准确率。

双参变量下齿轮-转子系统扭转振动特性分析

建立考虑齿侧间隙、啮合刚度和传递误差波动的直齿圆柱齿轮-转子系统模型,分析齿轮副的扭转振动。根据齿轮的基本参数,计算了齿轮副的时变啮合刚度、啮合阻尼等动力学参数。通过计算系统的分岔图、频谱瀑布图、最大Lyapunov指数谱和扭转位移-时间映像,得到了系统在不同参数条件下的周期性与非周期性、频谱特性和时域特性的变化规律,分析概周期运动下齿轮副出现的连续频谱特性和渐变失稳的时域特征。通过计算双参数平面上动力学分布图,得到了系统在双参数变化时的周期和非周期运动的分布规律和分岔特点。